使用Termux将安卓手机变成随身AI服务器（page assist连接） ...

通过以下方法在安卓手机上运行 Ollama 及大模子，无需 Root 权限，具体方案如下：

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• 通过 Termux 模拟 Linux 情况运行
  

• 核心工具：
  
  
  
  • 安装 （安卓终端模拟器）()]。
    
  • 借助 proot-distro 工具安装 Linux 发行版（如 Debian）()]。
    
  
  
• 操纵步调：
  
  
  • 在 Termux 中运行命令安装依赖：
    1. pkg update && pkg install proot-distro  
    2. proot-distro install debian  
    3. proot-distro login debian  

    复制代码
  • 在 Debian 情况中安装 Ollama：
    1. curl -fsSL https://ollama.com/install.sh | sh  

    复制代码
  • 启动服务并运行模子：
    1. ollama serve &  
    2. ollama run deepseek-r1:1.5b  # 以 DeepSeek-R1 为例()]  

    复制代码
  
  

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• 直接使用预编译的 Ollama 二进制文件 (推荐)
  

• 适用场景：若手机性能较弱或不想设置复杂情况。
  
• 操纵步调：
  
  
  • 在 Termux 中下载 Ollama 的 ARM64 版本：
    1. pkg install ollama

    复制代码
  • 直接运行模子：
    1. # 以下修改监听和允许跨域是远程访问必要参数  
    2. # 修改监听地址
    3. export OLLAMA_HOST=0.0.0.0:11434
    4. # 允许跨域访问
    5. export OLLAMA_ORIGINS=*
    6. # 后台启动监听
    7. ollama serve &
    8. # 拉取deepseek-r1:7b模型
    9. ollama run deepseek-r1:7b

    复制代码
    参数与性能调优
    情况变量控制：
    OLLAMA_FLASH_ATTENTION=1：启用注意力机制加速，提升模子推理速度。
    OLLAMA_NUM_PARALLEL=16：设置并行处理哀求数，优化多使命性能。
    Ollama支持的其他情况变量主要包括：
    OLLAMA_HOST：定义服务监听地点（如 0.0.0.0:11434）。
    OLLAMA_KEEP_ALIVE：设置模子在内存中的存活时间（如 24h）。
    OLLAMA_MAX_LOADED_MODELS：限定同时加载的模子数量（默认1）。
    OLLAMA_NUM_THREADS=8 根据CPU核心数调整（如8核）。
    OLLAMA_NUM_PARALLEL：设置并行哀求处理数（默认1）。
    OLLAMA_MODELS：自定义模子存储路径。
    OLLAMA_METRICS_ENABLED=true 启用prometheus监控指标输出，访问http://localhost:11434/metrics。
    
  
  

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• page assist的设置
  
  
  
  

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• 性能与注意事项
  

• 硬件要求：
  
  
  
  • 手机需支持 ARM64 架构（主流安卓机均兼容）。
    
  • 运行 1.5B~8B 参数的模子需至少 4GB 内存。
    
  
  
• 局限性：
  
  
  
  • 大模子（如 70B）因算力限定无法流畅运行。
    
  • 需保持 Termux 后台常驻，制止进程制止]。
    
  
  
• 优化发起：
  
  
  
  • 使用 & 后台运行命令（如 ollama serve &）。
    
  • 优先选择量化版模子（如 4bit 精度）镌汰资源占用]。
    
  
  

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总结
通过 Termux + Linux 情况或直接运行二进制文件，可在安卓手机上摆设 Ollama 并运行中小规模模子（如 DeepSeek-R1、Llama3-8B）。

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